通往AGI的第二条路

文章来源：锌产业

作者：山竹

图片来源：由无界AI生成

春节期间，OpenAI又悄悄投出了一颗深水炸弹——Sora。

也就是文生视频的AI模型，相较于此前的Pika、Runway，Sora生成的60秒视频更流畅，也更逼真。

看过Sora的周鸿祎当天就表示，Sora意味着AGI（通用人工智能）实现将从10年缩短到两三年。

AGI在两三年内能走多远，现在其实还难有断言，但AGI注定依然是2024的风口，甚至来得要比2023更凶猛。

不过，关于AGI，学术界其实还有另一条截然不同的路线，一条不同于如今呼声持续高涨的大模型的技术路线。

北京大学朱松纯教授是这条技术路线的代表人物之一。

他认为，大模型不是通往AGI的终极路线，由价值驱动，能够自主定义任务、能够完成无限任务的AI模型才是。

他认为，要实现AGI，我们还有很长的路要走。

01、李约瑟之问

2010年8月，在这一年的奇点峰会上，一位三十多岁英俊小伙题为《建立AGI的系统神经学方法》的演讲这届大会见证了一个历史时刻。

这位来自英国的小伙名为Demis Hassabis，他13岁就成为国际象棋大师级棋手，17岁参与编写了拿下百万销量的《Theme Park》游戏，这也成为他后来创立游戏公司Elixir Studios的起点。

不过，这些都只不过是这个天才少年的起点，他之后最为人熟知的头衔其实是DeepMind创始人、人工智能科学家，同时也是英国政府的人工智能顾问。

就在意气风发地在奇点峰会发表关于AGI演讲的这一年，Hassabis创立了DeepMind，并将研发通用人工智能作为终极目标。

后来关于Hassabis和DeepMind的故事已经是人尽皆知。

由于研究经费的压力，DeepMind最终被迫在2014年卖身谷歌，并在两年后以下围棋的AlphaGo再次震惊世界。

也是在AlphaGo一战成名之时，后来先于DeepMind搞出生成式AI、掀翻AGI牌桌的OpenAI悄然成立。

不过，这些事关人工智能的前沿技术突破，依旧是发生在大洋彼岸，说起来多少有些让人唏嘘。

实际上，早在上个世纪，Hassabis的“同乡”学者李约瑟就曾在编著的《中国科学技术史》中提出过一个疑问——为什么工业革命没有发生在中国？

这就是著名的“李约瑟之问”（李约瑟难题）。

在这之后，我国科学泰斗钱学森在2005年又提出了另一个问题——为什么我们的学校总是培养不出杰出人才？

史称“钱学森之问”。

这两大难题，也是一直以来困扰我国科技创新发展的根本难题。

如今，在被视为第四次工业革命的“智能时代”（前三次分别为蒸汽、电气、信息）到来时，一个新的问题再次被提出：

为什么中国没能做出AlphaGo、ChatGPT来引领智能时代，而只是迎来了百模大战？

面对这一时代难题，朱松纯在接受媒体采访时指出：

“中国科研界在过去20多年里的思路是‘从跟跑到并跑，再到领跑’，长久以来的技术跟随模式，让中国很多企业难以做原始技术创新。”

通用人工智能的原始技术创新，成了朱松纯2020年回国后的主要工作。

这其中的机会在于，朱松纯认为，大模型不是通用人工智能的终极路线，学术界已经在关注的另一条路线才是。

02、乌鸦范式和“大一统”

朱松纯有两个身份为众人熟知，一个是数学家，另一个是人工智能科学家，这两个身份都是在他师从全球著名数学家David Mumford后得来的。

而David Mumford之所以在1992年选中朱松纯做自己的研究生，是因为当时朱松纯在申请哈佛研究生的自我介绍中谈到，自己读过大卫·马尔的著作，想要探寻人工智能的“大一统”理论（也就是如今为众人熟知的通用人工智能）。

这里有两个决定朱松纯命运的“巧合”：

第一个巧合是，在入学哈佛之前，朱松纯在中科大读的是计算机专业，读到马尔那本计算机视觉领域开山之作，是在偶然加入生物系研究认知科学的实验组后；

马尔虽然学术生涯不长（堪称天妒英才了），但凭借在计算机视觉领域的超高造诣，被公认为计算神经科学创始人。

计算机视觉国际大会上评选出的最佳论文就是被授予以他的名字命名的「马尔奖」，这一奖项直到如今依然是计算机视觉领域最高荣誉之一。

朱松纯是在2003年拿到的马尔奖。